Introducción a la ciencia de datos


Haz que los datos sean fácilmente accesibles para todos los empleados mientras se mantienen medidas adecuadas de gobernabilidad y seguridad de datos. Implementa herramientas de análisis de autoservicio para capacitar a los empleados para que accedan y analicen datos relevantes de forma independiente. Los datos pueden convertirse en la base de un lenguaje que todos en tu organización hablen. Pero para crear lo que se conoce como cultura de datos, es necesario comenzar con lo básico para explorar a detalle todas las implicaciones de esta disciplina.

Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. Varios proveedores de la nube, incluido IBM® Cloud, también ofrecen kits de herramientas preempaquetados que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, democratizando aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y los insights extraídos de los datos. Dado que la ciencia ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? de datos con frecuencia aprovecha grandes conjuntos de datos, las herramientas que pueden escalar con el tamaño de los datos son increíblemente importantes, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, brindan acceso a la infraestructura de almacenamiento, que es capaz de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad.

Ciencia de datos: Definición, flujo de trabajo, lo básico y más.

Una buena plataforma alivia muchos de los desafíos de la implementación de la data science y ayuda a las empresas a convertir sus datos en información de forma más rápida y eficiente. El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente. En 2012, un artículo de Harvard Business Review coescrito por Patil y el académico estadounidense Thomas Davenport calificó al científico de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”. Desde entonces, la ciencia de datos ha seguido creciendo en importancia, impulsada en parte por un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las organizaciones.

  • Otra habilidad importante es la capacidad de presentar conocimientos de datos y explicar su importancia de una manera que sea fácil de entender para los usuarios comerciales.
  • Emplea varias herramientas y métodos de otras disciplinas, como la informática, la estadística y el aprendizaje automático, para analizar e interpretar conjuntos de datos grandes y complicados.
  • Ese es el caso de los objetos conectados, las redes sociales, los smartphones o los motores de búsqueda web.
  • Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos.
  • El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente.

Además, los proveedores de software ofrecen un conjunto diverso de plataformas de ciencia de datos con diferentes características y funcionalidades. Eso incluye plataformas de análisis para científicos de datos capacitados, plataformas de aprendizaje automático automatizadas que también pueden ser utilizadas por científicos de datos ciudadanos y centros de flujo de trabajo y colaboración para equipos de ciencia de datos. La lista de proveedores incluye Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Domino Data Lab, Google, H2O.ai, IBM, Knime, MathWorks, Microsoft, RapidMiner, SAS Institute, Tibco Software y otros.

¿Para qué sirve la ciencia de datos?

Una cultura de datos sólida es esencial para que las organizaciones tomen decisiones informadas y fomenten la innovación. Esto implica crear una mentalidad en la que los datos estén en el núcleo de los procesos de toma de decisiones. Es posible que la primera idea que se tiene al escuchar «ciencia de datos» es una computadora y mucha información, nada más. Lo cierto es que eso es apenas parte de todo lo que significa implementarla en una empresa o negocio porque su objetivo principal es ayudar a que logre sus metas. Esas metas se establecen con base en los clientes y la forma en que una oferta resuelve sus problemas en cada etapa de su recorrido, ¿y qué tienen en común?

Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos. Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron. Los datos no son más sólo una idea de último momento de la que TI debe https://losimpuestos.com.mx/en-que-se-beneficia-la-ciencia-de-datos-de-la-inteligencia-artificial-un-curso-que-te-ayuda-a-usarlos/ encargarse. Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades. La ciencia de datos extrae conocimientos e ideas de datos organizados y no estructurados utilizando métodos, procedimientos, algoritmos y sistemas científicos.


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